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ICML将层次生物先验注入图神经网络进行流式细胞仪预测
该研究通过将数据表示为图表，编码类别之间的层次关系，提出了一种注入层次性先验知识到图神经网络的方法，以应用于单细胞多类别分类的细胞数据，研究表明结构化归纳偏差对于在复杂的生物预测任务中提供改进的泛化能力至关重要。
PDFa month ago
FlowCyt: 深度学习方法在流式细胞术多类分类中的比较研究
该研究提出了 FlowCyt，这是第一个针对流式细胞术数据进行多类单细胞分类的综合性基准。使用骨髓样本来对每个细胞的十二个标记进行表征，并通过监督感应学习和半监督传导学习在每个患者中最多使用 100 万个细胞进行实验。通过 Gaussian
PDF4 months ago
HemaGraph：基于图注意力的血液学单细胞分类破解难题
基于图注意力网络（GATs）的 'HemaGraph' 框架用于从流式细胞术数据中进行单个细胞多类分类，利用 GATs 的能力捕捉细微的细胞关系，获得高度准确的患者分析结果。该方法在 30 名患者数据的评估中表现出优异的性能，在五个不同的细
PDF4 months ago
关注图表是我们所需要的一切：用 LeukoGraph 开创血液细胞群体的层次分类
LeukoGraph 是一个使用图注意力网络（GATs）导航层次分类复杂性的框架，通过使用流式细胞仪数据导出的具有数百万个节点和边的图进行层次推理，达到了 98% 的 F 分数，具有很高的精度预测平坦和分层细胞类型。
PDF4 months ago
可解释的用于分析流式细胞仪细胞转化器的技术
对于临床应用而言，深度学习模型的解释性尤为重要，尤其是在自动化系统的决策具有深远影响的情况下。本文评估了一种名为 ReluFormer 的 Transformer 模型在 Flow CytoMetry（FCM）数据上的应用，提出了一种针对
PDFa year ago